Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Natural Language Question Answering over Earth Observation Linked Data using Attention-based Neural Machine Translation

論文の概要: Towards Natural Language Question Answering over Earth Observation Linked Data using Attention-based Neural Machine Translation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09427v1
Date: Sat, 23 Jan 2021 06:12:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-19 10:51:46.636558
Title: Towards Natural Language Question Answering over Earth Observation Linked Data using Attention-based Neural Machine Translation
Title（参考訳）: 注意型ニューラルマシン翻訳を用いた地球観測データを用いた自然言語質問応答
Authors: Abhishek V. Potnis, Rajat C. Shinde, Surya S. Durbha
Abstract要約: 本稿では、自然言語問題からGeoSPARQLクエリへの変換に注意を払い、RNNベースのニューラルマシン翻訳の使用を研究および分析する。 Corine Land Cover (CLC) Linked Data上の自然言語問題からGeoSPARQLクエリへのマッピングからなるデータセットが作成され、ディープニューラルネットワークのトレーニングと検証が行われている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With an increase in Geospatial Linked Open Data being adopted and published over the web, there is a need to develop intuitive interfaces and systems for seamless and efficient exploratory analysis of such rich heterogeneous multi-modal datasets. This work is geared towards improving the exploration process of Earth Observation (EO) Linked Data by developing a natural language interface to facilitate querying. Questions asked over Earth Observation Linked Data have an inherent spatio-temporal dimension and can be represented using GeoSPARQL. This paper seeks to study and analyze the use of RNN-based neural machine translation with attention for transforming natural language questions into GeoSPARQL queries. Specifically, it aims to assess the feasibility of a neural approach for identifying and mapping spatial predicates in natural language to GeoSPARQL's topology vocabulary extension including - Egenhofer and RCC8 relations. The queries can then be executed over a triple store to yield answers for the natural language questions. A dataset consisting of mappings from natural language questions to GeoSPARQL queries over the Corine Land Cover(CLC) Linked Data has been created to train and validate the deep neural network. From our experiments, it is evident that neural machine translation with attention is a promising approach for the task of translating spatial predicates in natural language questions to GeoSPARQL queries.
Abstract（参考訳）: Geospatial Linked Open Dataの採用とWeb上での公開により、このようなリッチなヘテロジニアスなマルチモーダルデータセットのシームレスかつ効率的な探索的分析のための直感的なインターフェースとシステムを開発する必要がある。この研究は、クエリーを容易にする自然言語インタフェースを開発することにより、地球観測(EO)リンクデータの探索プロセスの改善を目的としている。地球観測リンクデータに関する質問は、本質的に時空間次元を持ち、GeoSPARQLを使って表現することができる。本稿では,自然言語質問からGeoSPARQLクエリへの変換を目的とした,RNNに基づくニューラルネットワーク翻訳の検討と解析を行う。具体的には、自然言語における空間述語を、-egenhofer と rcc8 の関係を含む geosparql のトポロジー語彙拡張に識別・マッピングするための神経アプローチの実現可能性を評価することを目的としている。クエリはトリプルストア上で実行され、自然言語の質問に対する回答が得られる。自然言語の質問から、Corine Land Cover(CLC)上のGeoSPARQLクエリへのマッピングからなるデータセットが作成され、ディープニューラルネットワークのトレーニングと検証が行われた。実験から,自然言語質問における空間述語をGeoSPARQLクエリに翻訳する作業において,注意を伴うニューラルマシン翻訳が有望なアプローチであることは明らかである。

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